Junior Applied Scientist (all genders)

Junior Applied Scientist (all genders)

Berlin Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative ML/Optimierungssysteme für unsere B2B-Logistikpartner.
  • Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich E-Commerce mit inklusiver Kultur.
  • Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Produkte, 27 Urlaubstage und Gesundheitsangebote.
  • Weitere Informationen: Wachse in einem unterstützenden Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Lerne von Experten und beeinflusse die Zukunft der Logistik mit deiner Kreativität.
  • Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach und praktische Erfahrung in ML oder Optimierung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Ort Germany - Berlin Vertrag Full time Job-Kategorie Applied Science & Research Junior Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms

The ZEOS department is responsible for all partner-facing the company Logistics Solutions.

We provide a holistic approach to delivering the fulfillment solutions that meet our partner’s needs by unifying these services under a single umbrella.

We aim to provide our partners with a profitable fulfillment experience, and we see that to do this, Machine Learning, Operations Research, and data-driven solutions will play a pivotal role.

We are seeking a highly motivated Junior Applied Scientist who is fueled by the desire to kickstart their career by building innovative and impactful ML/Optimization systems for our B2B logistics partners.

You will join an established team of Senior Applied Scientists and Machine Learning Engineers, working in a cross-functional setup with Product Managers, Data Engineers, and Software Engineers.

The team’s focus is helping our B2B partners improve inventory health and order fulfillment efficiency.

With guidance and mentorship from senior team members, you will contribute to building various ML/DL forecasting models (demand, returns, lead‑times), stochastic inventory optimization solutions, recommendation services, and emerging Agentic AI systems.

You will play a key role in a cross-functional team where your eagerness to learn and grow will directly translate into value for our partners!

  • Why you should be interested…
  • Learn and Impact from
  • Day

One: You won't be stuck doing busywork.

You will be an active scientific partner, working alongside experienced scientists and product teams to define problems and build solutions.

Your fresh perspective will help identify new opportunities to create value for our partners.

  • Tackle Complex Scientific Problems with
  • Expert

Guidance: This is your chance to bridge the gap between academia and industry.

You'll tackle cutting‑edge challenges in stochastic inventory optimization, multi‑echelon demand forecasting, and recommender systems while receiving the mentorship needed to succeed.

  • Explore Emerging Tech like Agentic AI: As we explore opening up MCP servers to our partners, you will assist in defining how we measure their performance.

You will contribute to implementing evaluation frameworks (e. g., LLM-as-a-judge, safety guardrails) to ensure autonomous systems act reliably.

  • Grow into End‑to‑End

Ownership: You will have the opportunity to follow ideas from initial research and prototyping to production.

You will learn how to define success metrics, collaborate with engineers to deploy scalable services, and monitor real‑world impact on partner KPIs.

  • Drive Impact at a Multi‑Merchant

Scale: Your contributions will help build platform‑level services that scale across hundreds of diverse partners, shaping the future of a more sustainable and efficient e‑commerce logistics network.

  • We’d love to meet you if…
  • Educational background in a quantitative field; Masters degree or higher preferred.
  • Up to 2 years of hands‑on experience (including internships, working‑student roles, or significant academic/thesis projects) applying scientific methods to solve complex problems.
  • A solid theoretical foundation and practical exposure in at least one of the following areas:
  • Machine Learning or Deep Learning for time‑series forecasting (e. g., LGBM, ARIMA, Prophet, Transformers).
  • Operations Research and Optimization (e. g., stochastic inventory models, linear/integer programming, Monte Carlo simulations).
  • Machine Learning Engineering basics (e. g., understanding of git, batch processing, basic software testing).
  • Agentic AI & MCP evaluation frameworks
  • Proficiency in SQL and Python, with some exposure to working with datasets.
  • Strong communication skills with the ability to explain scientific concepts clearly and a desire to learn how to communicate effectively with business stakeholders.
  • A collaborative, growth‑oriented mindset. You have a passion for learning by doing and are not afraid to ask questions.
  • You thrive in our team's core value: “High Challenge, High Support”! We cherish an open, direct feedback culture and are here to help you develop into a world‑class scientist.
  • Inclusive by Design

At the company, our vision is to be the leading pan‑European ecosystem for fashion and lifestyle e‑commerce – one that is inclusive by design.

We only assess candidates based on qualifications, merit, and business needs.

We welcome applications from people of all gender identities, sexual orientations, personal expressions, racial identities, ethnicities, religious beliefs, and disability statuses.

We only want to know why you’re great for this role, so please avoid including your picture, age, and marital status in your CV as well.

We want to provide you with a great candidate experience.

Please feel free to inform us of any accommodations you may need, so we can best support and assist you throughout the hiring process.

Our diversity & inclusion strategy: https://jobs. the-company. com/en/our-culture/diversity-and-inclusion

  • Our Offer
  • The company provides a range of benefits, here’s an overview of what you can expect. Ask your Talent Acquisition Partner to learn more about what we offer.
  • Employee shares program
  • 40% off fashion and beauty products sold and shipped by the company, 30% off Lounge by the company, discounts from external partners
  • 2 paid volunteering days per year
  • 27 days of vacation a year to start for full‑time employees
  • Family services, including counseling and support
  • Health and wellbeing options (including Wellhub, formerly Gympass)
  • Mental health support and coaching available
  • Drive your development through our training platform and biannual peer‑to‑peer review
  • #J-18808-Ljbffr
United States Digital Space LLC

Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Applied Scientist (all genders) erhalten könnten

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei United States Digital Space LLC zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Junior Applied Scientist (all genders) mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
Deep Learning
Zeitreihenprognose
Operations Research
Optimierung
Stochastische Inventar Modelle
Lineare Programmierung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Junior Applied Scientist (all genders) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für United States Digital Space LLC entscheidend sein!